SpringAI Alibaba-牧云

怀璧慎显，博识谨言。

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以下是 SpringAI Alibaba 相关的文章

2026-04-23
RAG 核心调优：深入理解 Chunk Size 与 Overlap 及其在 Spring AI 中的实践在构建检索增强生成（RAG）应用时，我们往往将大部分精力集中在提示词工程（Prompt Engineering）或大模型的选择上。然而，决定 RAG 系统下限的关键环节，往往是被忽视的数据预处理阶段。其中，Chunk Size（块大小）和 Chunk Overlap（块重叠）是两个最基础却最具影响
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2026-04-21
Spring AI Alibaba 实战：构建“图文并茂”的 RAG 系统在构建企业级 RAG（检索增强生成）系统时，纯文本问答已无法满足用户对信息密度和直观性的需求。当用户提问涉及数据趋势、界面布局或复杂流程时，如果系统能像人类专家一样，不仅给出文字结论，还能精准引用并展示关键图表或截图，体验将产生质的飞跃。然而，工程落地中常面临三大核心挑战：存储架构：图片数据存在
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- SpringAI Alibaba
- SpringAI特性实战
2026-04-21
Spring AI Alibaba 实战：构建支持“图文检索”的 RAG 应用（含 OCR 深度解析与智能路由）在构建企业级 RAG（检索增强生成）系统时，纯文本处理已无法满足复杂场景需求。文档中的图表、截图以及用户直接上传的图片提问，成为了提升智能问答体验的关键。本文将基于 Spring AI Alibaba，结合阿里云 DashScope（通义千问系列）模型及 OCR 技术，深入探讨如何处理文档切片中的
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- SpringAI特性实战
2026-04-20
Spring AI 进阶指南：Hooks、Interceptors 与 Advisors 的深度辨析在构建基于大语言模型（LLM）的应用时，开发者经常面临一个困惑：我该如何控制模型的输入输出？又该如何管理智能体（Agent）的复杂执行流程？在 Spring AI 生态系统中，你可能会遇到三个相似但截然不同的概念： Spring AI Core 的 Advisors Spring AI Aliba
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2026-04-07
多智能体（Multi-agent） Multi-agent 将复杂的应用程序分解为多个协同工作的专业化Agent。与依赖单个Agent处理所有步骤不同，Multi-agent架构允许你将更小、更专注的Agent组合成协调的工作流。 Multi-agent系统在以下情况下很有用：单个Agent拥有太多工具，难以做出正确的工具选择决策
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- SpringAI Alibaba
2026-04-07
人工介入（Human-in-the-Loop）人工介入（HITL）Hook 允许你为 Agent 工具调用添加人工监督。当模型提出需要审查的操作时——例如写入文件或执行 SQL——Hook 可以暂停执行并等待人工决策。它通过检查每个工具调用并与可配置的策略进行比对来实现。如果需要人工干预，Hook 会发出中断（interrupt）来暂停执行。
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2026-04-07
上下文工程（Context Engineering）一、定位与设计哲学：底层引擎 vs 业务驾驶舱在 Spring AI 的架构中，与大语言模型（LLM）交互的 API 被清晰地划分为两层：
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- SpringAI Alibaba
2026-04-07
Memory 短期记忆概述记忆可以让 Agent 记住之前的会话内容。对于 AI Agent，记忆至关重要，因为它让它们能够记住先前的交互、从反馈中学习并适应用户偏好。随着 Agent 处理更复杂的任务和大量用户交互，这种能力对于效率和用户满意度都变得至关重要。短期记忆让你的应用程序能够在单个线程或会话中记住先前的交
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2026-04-07
Spring AI Alibaba 中的 read_skill：实现智能体技能按需加载的核心机制在构建企业级 AI 智能体（Agent）时，如何让模型既能灵活调用外部工具，又能避免上下文过载，是落地复杂业务场景的关键挑战。Spring AI Alibaba 通过其独特的 Skill（技能）体系和渐进式披露（Progressive Disclosure）设计，优雅地解决了这一问题。其中，r
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2026-04-03
Skills 技能 Skills 是可复用的指令与上下文包，智能体在相关任务时会自动发现并使用。通过 SkillRegistry 管理技能、SkillsAgentHook 注册 read_skill 工具并注入技能列表到系统提示，模型在需要时调用 read_skill(skill_name) 按需加载完整内容。核心概
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